Réseaux sociaux
Réseaux sociaux, outils de social listening et de brand safety, agences : tous traitent des images et des clips qui ont peut-être été générés. Notre API leur attribue un score de génération par IA à partir des pixels, y compris pour les copies capturées et republiées à de multiples reprises.
99,5 %
des images IA détectées avec seulement 1 % des vraies photos signalées, sur 19 générateurs actuels
96,2 %
toujours détectées après la compression de WhatsApp, d’Instagram et des repartages
0,987
d’AUROC sur la vidéo IA de 12 modèles vidéo
Partie cachée de notre benchmark d’octobre 2026, jamais utilisée pour l’entraînement. Méthode et résultats completsEN
Une image virale arrive rarement sous forme de fichier original. Elle a été capturée, recadrée, republiée et recompressée par chaque plateforme au fil du chemin, et ses métadonnées ont disparu depuis longtemps.
Les photos de profil générées donnent aux faux comptes un visage crédible. Des réseaux entiers de ces comptes diffusent des publications et des publicités créées par IA, ou usurpent l’identité de marques et de personnalités publiques.
Une image fabriquée d’une personnalité publique ou un clip mis en scène peut se propager massivement en quelques heures. En période électorale, réagir trop tard coûte particulièrement cher.
Une probabilité que l’image ait été générée ou modifiée de façon synthétique. Le modèle est entraîné sur des images passées par la compression de WhatsApp, d’Instagram et des partages successifs : les copies recompressées obtiennent donc toujours un score exploitable.
Évaluez l’avatar d’un compte nouveau ou suspect et intégrez ce score à vos signaux de détection de faux comptes, aux côtés des données comportementales dont vous disposez déjà.
Envoyez un clip par URL, jusqu’à 50 Mo, ou importez-le directement jusqu’à 4 Mo. Des images sont échantillonnées sur toute la durée du clip et la réponse indique combien ont été analysées et combien ont été signalées.
Lorsqu’une publication contient encore un manifeste C2PA, celui-ci est analysé et sa signature vérifiée : la déclaration IA signée par le générateur peut alors être affichée aux utilisateurs sous forme de label.
Envoyez les images et les clips de votre pipeline d’ingestion, de veille ou de validation publicitaire à la REST API, sous forme de fichiers ou d’URL.
C’est vous qui fixez les seuils. Un rapport de brand safety peut utiliser un seuil différent de celui d’une file de validation publicitaire ou d’un modèle de détection de faux comptes.
Labellisez les publications, transmettez les usurpations probables à un modérateur et intégrez les scores à vos rapports clients ou de brand safety, avec le nombre d’images analysées pour les vidéos.
Évaluer une vidéo virale par URL
curl -X POST https://www.wasitaigenerated.com/api/v1/detect/video \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"url": "https://example.com/media/viral-clip.mp4"}'Images, images extraites et clips entiers. Consultez la documentation de l’API pour les réponses, les limites et les tarifs.
Oui. Les copies recompressées font partie des données d’entraînement. Sur notre benchmark publié, le modèle a encore détecté 96,2 % des images IA après compression par WhatsApp, Instagram et les partages successifs, avec un taux de faux positifs de 1 %.
Un score de détection est une probabilité, pas une preuve. Utilisez-le comme un signal parmi d’autres dans votre examen des faux comptes, et faites confirmer par une personne avant de sanctionner un compte ou de qualifier un contenu d’usurpation d’identité.
Sur les mêmes images de benchmark, notre modèle a détecté 99,5 % des images IA avec un taux de faux positifs de 1 %, sur 19 générateurs actuels. ZeroGPT, qui s’appuie sur TruthScan pour la détection d’images, a atteint 97,2 %. La méthodologie et l’ensemble des résultats sont publiés.
Sur 12 modèles vidéo, le détecteur vidéo a atteint un AUROC de 0,987. Sur les clips du benchmark, il a détecté 60 des 63 clips IA et signalé 1 des 60 clips réels.
Nous menons des pilotes payants sur un échantillon de vos images et clips, calibrons le seuil selon votre tolérance aux faux positifs et vous communiquons les taux de détection et d’erreur avant tout engagement. Des tarifs sur volume et un SLA sont disponibles pour la production, et les modèles peuvent tourner sur vos propres GPU et serveurs.
Parlons d’un projet pilote